کمپیوٹر وژن کے لیے تصویری تشریح کے لیے حتمی گائیڈ: ایپلی کیشنز، طریقے، اور زمرے
یہ گائیڈ ان تصورات کو آسان سے آسان طریقوں سے پیش کرتا ہے اور پیش کرتا ہے تاکہ آپ کو اس کے بارے میں اچھی وضاحت ہو۔ اس سے آپ کو واضح نظریہ حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے کہ آپ اپنی مصنوع کی ترقی ، اس کے پیچھے چلنے والے عمل ، اس میں شامل تکنیکییاں اور مزید بہت کچھ جاننے کے لئے کس طرح جاسکتے ہیں۔ لہذا ، یہ رہنما انتہائی وسائل مند ہے اگر آپ ہیں:
تعارف
کیا آپ نے حال ہی میں گوگل لینس کا استعمال کیا ہے؟ ٹھیک ہے ، اگر آپ نہیں کرتے ہیں تو ، آپ کو احساس ہوجائے گا کہ ہم سب کے مستقبل کا انتظار کر رہے ہیں جب آپ اس کی پاگل صلاحیتوں کی کھوج شروع کردیں گے۔ اینڈروئیڈ ایکو سسٹم کا ایک آسان ، ذیلی لائحہ عمل ، گوگل لینس کی ترقی یہ ثابت کرتی ہے کہ ہم تکنیکی ترقی اور ارتقا کے معاملے میں کس حد تک آگے آئے ہیں۔
جب سے ہم نے اپنے ڈیوائسز کو محض دیکھا اور صرف ایک طرفہ مواصلت کا تجربہ کیا - انسانوں سے لے کر مشینوں تک ، اب ہم نے غیر خطوط باہمی رابطے کی راہ ہموار کردی ہے ، جہاں آلات ہم سے بالکل پیچھے گھور سکتے ہیں ، تجزیہ کرسکتے ہیں اور اس میں کارروائی کرتے ہیں کہ وہ کیا دیکھتے ہیں۔ حقیقی وقت.
وہ اسے کمپیوٹر وژن کہتے ہیں اور یہ سب کچھ اس بات کا ہے کہ ایک آلہ اپنے کیمرا کے ذریعہ جو کچھ دیکھتا ہے اس سے حقیقی دنیا کے عناصر کو سمجھ سکتا ہے اور اس کا ادراک کرسکتا ہے۔ گوگل لینس کی حیرت انگیزی پر واپس آتے ہوئے ، اس سے آپ کو بے ترتیب اشیاء اور مصنوعات کے بارے میں معلومات مل سکتی ہے۔ اگر آپ آسانی سے اپنے آلے کے کیمرہ کو کسی ماؤس یا کی بورڈ کی طرف اشارہ کرتے ہیں تو ، گوگل لینس آپ کو اس آلے کے میک اپ ، ماڈل اور کارخانہ دار کے بارے میں بتاتا ہے۔
اس کے علاوہ ، آپ اسے کسی عمارت یا کسی مقام کی طرف بھی اشارہ کرسکتے ہیں اور اصل وقت میں اس کے بارے میں تفصیلات حاصل کرسکتے ہیں۔ آپ اپنے ریاضی کے مسئلے کو اسکین کرسکتے ہیں اور اس کے حل بھی کرسکتے ہیں ، ہاتھ سے لکھے ہوئے نوٹ کو متن میں تبدیل کرسکتے ہیں ، پیکجوں کو صرف اسکین کرکے ٹریک کرسکتے ہیں اور بغیر کسی انٹرفیس کے اپنے کیمرے کے ساتھ مزید کام کرسکتے ہیں۔
کمپیوٹر وژن وہیں ختم نہیں ہوتا۔ آپ نے اسے فیس بک پر دیکھا ہوگا جب آپ اپنے پروفائل پر تصویر اپ لوڈ کرنے کی کوشش کریں گے اور فیس بک خود بخود آپ اور آپ کے دوستوں اور خاندان کے چہروں کا پتہ لگائے گا اور انہیں ٹیگ کرے گا۔ کمپیوٹر وژن لوگوں کے طرز زندگی کو بلند کر رہا ہے ، پیچیدہ کاموں کو آسان بنا رہا ہے اور لوگوں کی زندگی کو آسان بنا رہا ہے۔
تصویری تشریح کیا ہے
تصویری تشریح کا استعمال AI اور مشین لرننگ ماڈلز کو تصاویر اور ویڈیوز سے اشیاء کی شناخت کے لیے تربیت دینے کے لیے کیا جاتا ہے۔ تصویری تشریح کے لیے، ہم تصویروں میں اضافی معلومات کے ساتھ لیبلز اور ٹیگز شامل کرتے ہیں جو بعد میں کمپیوٹرز کو بھیجے جائیں گے تاکہ تصویری ذرائع سے اشیاء کی شناخت میں مدد ملے۔
تصویری تشریح کمپیوٹر وژن ماڈلز کا ایک بنیادی بلاک ہے، کیونکہ یہ تشریح شدہ تصاویر آپ کے ML پروجیکٹ کی آنکھوں کا کام کریں گی۔ یہی وجہ ہے کہ اعلیٰ معیار کی تصویری تشریح میں سرمایہ کاری کرنا نہ صرف ایک بہترین عمل ہے بلکہ درست، قابل بھروسہ، اور قابل توسیع کمپیوٹر ویژن ایپلی کیشنز تیار کرنے کی ضرورت ہے۔
معیار کی سطح کو بلند رکھنے کے لیے، تصویری تشریح عام طور پر تصویری تشریح کے ماہر کی نگرانی میں مختلف امیج اینوٹیشن ٹولز کی مدد سے کی جاتی ہے تاکہ امیجز کے ساتھ مفید معلومات کو منسلک کیا جا سکے۔
ایک بار جب آپ رشتہ دار ڈیٹا کے ساتھ تصویر کی تشریح کرتے ہیں اور انہیں مختلف زمروں میں درجہ بندی کرتے ہیں، تو نتیجے میں حاصل ہونے والے ڈیٹا کو سٹرکچرڈ ڈیٹا کہا جاتا ہے جسے بعد میں ایگزیکیوشن حصے کے لیے AI اور مشین لرننگ ماڈلز کو فیڈ کیا جاتا ہے۔
تصویری تشریح کمپیوٹر وژن ایپلی کیشنز کو کھول دیتی ہے جیسے خود مختار ڈرائیونگ، میڈیکل امیجنگ، ایگریکلچر وغیرہ۔ تصویری تشریحات کو کس طرح استعمال کیا جا سکتا ہے اس کی کچھ مثالیں یہ ہیں:
- سڑکوں، نشانیوں اور رکاوٹوں کی تشریح شدہ تصاویر کو سیلف ڈرائیونگ کار ماڈلز کو محفوظ طریقے سے نیویگیٹ کرنے کی تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
- صحت کی دیکھ بھال کے لیے، تشریح شدہ طبی اسکین AI کو بیماریوں کا جلد پتہ لگانے میں مدد کر سکتے ہیں اور جلد از جلد علاج کیا جا سکتا ہے۔
- فصل کی صحت کی نگرانی کے لیے آپ زراعت میں تشریح شدہ سیٹلائٹ امیجری استعمال کر سکتے ہیں۔ اور اگر بیماریوں کا کوئی اشارہ ہے، تو وہ پورے کھیت کو تباہ کرنے سے پہلے ہی حل کیا جا سکتا ہے۔
کمپیوٹر وژن کے لئے تصویری خاکہ
تصویری تشریح ڈیٹا لیبلنگ کا ایک ذیلی سیٹ ہے جسے امیج ٹیگنگ ، ٹرانسکرپلیگ ، یا لیبل لگانے سے بھی جانا جاتا ہے کہ تصویری تشریح بیک اپ میں انسانوں کو شامل کرتی ہے ، میٹا ڈیٹا کی معلومات اور خصوصیات کے ساتھ انتھک تصاویر کو ٹیگ کرتی ہے جس سے مشینوں کو اشیاء کی بہتر شناخت کرنے میں مدد ملے گی۔
تصویری ڈیٹا
- 2-D تصاویر
- 3-D تصاویر
تشریح کی اقسام
- تصویری درجہ بندی
- آبجیکٹ کا پتہ لگانا
- تصویر کی تقسیم
- آبجیکٹ سے باخبر رہنا
تشریح کی تکنیک
- باؤنڈنگ باکس
- پولی لائن
- کثیرالاضلاع
- تاریخی نشان
کس طرح کی تصاویر کی تشریح کی جاسکتی ہے؟
- مشینیں سیکھنے کے ل Ima امیجز اور ملٹی فریم امیجز یعنی ویڈیوز کو لیبل لگایا جاسکتا ہے۔ سب سے عام قسمیں یہ ہیں:
- 2-D اور ملٹی فریم امیجز (ویڈیو) ، یعنی کیمروں یا SLRs یا آپٹیکل مائکروسکوپ وغیرہ سے ڈیٹا۔
- 3-D اور ملٹی فریم امیجز (ویڈیو) ، یعنی کیمرا یا الیکٹران ، آئن ، یا جانچ پڑتال والے خوردبین وغیرہ سے حاصل کردہ ڈیٹا۔
تشریح کے دوران کسی تصویر میں کیا تفصیلات شامل کی جاتی ہیں؟
کوئی بھی معلومات جس کی وجہ سے مشینوں کو اس بات کی بہتر تفہیم حاصل ہوسکتی ہے کہ ایک شبیہہ کیا ہے اس کو ماہرین نے تشریح کیا ہے۔ یہ انتہائی محنت مزدوری کرنے والا کام ہے جو لاتعداد گھنٹوں دستی کاوشوں کا مطالبہ کرتا ہے۔
جہاں تک تفصیلات کا تعلق ہے ، اس کا انحصار منصوبے کی خصوصیات اور ضروریات پر ہے۔ اگر پروجیکٹ کو حتمی مصنوع کی ضرورت ہوتی ہے تو صرف ایک تصویر کی درجہ بندی کی جا appropriate ، مناسب معلومات شامل کی گ.۔ مثال کے طور پر ، اگر آپ کا کمپیوٹر وژن پروڈکٹ آپ کے صارفین کو یہ بتانے کے بارے میں ہے کہ وہ جو اسکین کر رہے ہیں وہ ایک درخت ہے اور اسے کسی لپیٹے یا جھاڑی سے ممتاز بناتا ہے ، تو بیان کردہ تفصیل صرف ایک درخت ہوگی۔
تاہم ، اگر پروجیکٹ کی ضروریات پیچیدہ ہیں اور صارفین کے ساتھ مزید بصیرت کا اشتراک کرنے کا مطالبہ کریں تو ، تشریح میں درخت کا نام ، اس کے نباتاتی نام ، مٹی اور موسم کی ضروریات ، بڑھتے ہوئے نمونے کا مثالی نمونہ اور بہت کچھ شامل کرنا شامل ہوگا۔
معلومات کے ان ٹکڑوں کے ساتھ ، مشینیں ان پٹ کا تجزیہ اور عمل کرتی ہیں اور اختتامی صارفین کو درست نتائج فراہم کرتی ہیں۔
تصویری تشریح کی اقسام
ایک وجہ ہے کہ آپ کو متعدد تصویری تشریح کے طریقوں کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، اعلیٰ سطحی تصویر کی درجہ بندی ہے جو پوری تصویر کو ایک ہی لیبل تفویض کرتی ہے، خاص طور پر اس وقت استعمال ہوتی ہے جب تصویر میں صرف ایک شے ہو لیکن آپ کے پاس سیمنٹک اور مثال کی تقسیم جیسی تکنیکیں ہیں جو ہر پکسل کو لیبل کرتی ہیں، جو کہ اعلیٰ درستگی والی تصویری لیبلنگ کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ .
تصویر کے مختلف زمروں کے لیے مختلف قسم کی تصویری تشریحات کے علاوہ، دیگر وجوہات ہیں جیسے کہ مخصوص استعمال کے معاملات کے لیے ایک بہتر تکنیک کا ہونا یا اپنے پروجیکٹ کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے رفتار اور درستگی کے درمیان توازن تلاش کرنا۔
تصویری تشریح کی اقسام
تصویری درجہ بندی
سب سے بنیادی قسم ، جہاں اشیاء کو وسیع پیمانے پر درجہ بندی کیا جاتا ہے۔ لہذا ، یہاں ، عمل میں صرف گاڑیاں ، عمارتیں اور ٹریفک لائٹس جیسے عناصر کی شناخت شامل ہے۔
آبجیکٹ کا پتہ لگانا
قدرے زیادہ مخصوص فنکشن ، جہاں مختلف چیزوں کی نشاندہی اور تشریح کی جاتی ہے۔ گاڑیاں کاریں اور ٹیکسیاں ، عمارتیں اور فلک بوس عمارتیں اور 1 ، 2 ، یا اس سے زیادہ لینیں ہوسکتی ہیں۔
تصویر کی تقسیم
یہ ہر شبیہہ کی خصوصیات میں جا رہا ہے۔ اس میں مشینوں کو مختلف کرنے میں مدد کے لئے کسی چیز یعنی رنگ ، مقام کی نمائش ، وغیرہ کے بارے میں معلومات شامل کرنا شامل ہے۔ مثال کے طور پر ، مرکز میں گاڑی لین 2 پر پیلے رنگ کی ٹیکسی ہوگی۔
آبجیکٹ سے باخبر رہنا
اس میں ایک ہی ڈیٹاسیٹ میں کئی فریموں میں کسی چیز کی تفصیلات جیسے مقام اور دیگر صفات کی شناخت کرنا شامل ہے۔ آبجیکٹ کی نقل و حرکت اور نمونوں کے مطالعہ کے ل videos ویڈیوز اور نگرانی والے کیمروں کی فوٹیج کا سراغ لگایا جاسکتا ہے۔
اب، آئیے ہر ایک طریقہ کو تفصیلی انداز میں بتاتے ہیں۔
تصویری درجہ بندی
تصویر کی درجہ بندی اس کے مواد کی بنیاد پر پوری تصویر کو لیبل یا زمرہ تفویض کرنے کا عمل ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کے پاس ایک تصویر ہے جس میں کتے پر توجہ مرکوز ہے تو اس تصویر کو "کتے" کا لیبل لگا دیا جائے گا۔
تصویری تشریح کے عمل میں، تصویر کی درجہ بندی کو اکثر زیادہ تفصیلی تشریحات جیسے آبجیکٹ کا پتہ لگانے یا تصویر کی تقسیم سے پہلے پہلے قدم کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ یہ تصویر کے مجموعی موضوع کو سمجھنے میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔
مثال کے طور پر، اگر آپ خود مختار ڈرائیونگ ایپلی کیشنز کے لیے گاڑیوں کی تشریح کرنا چاہتے ہیں، تو آپ "گاڑیوں" کی درجہ بندی کی گئی تصاویر کو چن سکتے ہیں اور باقی کو نظر انداز کر سکتے ہیں۔ مزید تفصیلی تصویری تشریح کے لیے متعلقہ تصاویر کو کم کرکے یہ بہت وقت اور محنت بچاتا ہے۔
اسے چھانٹنے کے عمل کے طور پر سوچیں جہاں آپ تصویر کے مرکزی مضمون کی بنیاد پر تصاویر کو مختلف لیبل والے خانوں میں ڈال رہے ہیں جسے آپ مزید تفصیلی تشریح کے لیے استعمال کریں گے۔
اہم نکات:
- خیال یہ ہے کہ ہر شے کو مقامی بنانے کے بجائے یہ معلوم کرنا ہے کہ پوری تصویر کس چیز کی نمائندگی کرتی ہے۔
- تصویر کی درجہ بندی کے لیے دو سب سے زیادہ عام طریقوں میں زیر نگرانی درجہ بندی (پہلے سے لیبل لگائے گئے تربیتی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے) اور غیر نگرانی شدہ درجہ بندی (خودکار طور پر زمروں کی دریافت) شامل ہیں۔
- کمپیوٹر وژن کے بہت سے دوسرے کاموں کی بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے۔
آبجیکٹ کا پتہ لگانا
جبکہ تصویر کی درجہ بندی پوری تصویر کو ایک لیبل تفویض کرتی ہے، آبجیکٹ کا پتہ لگانا اسے اشیاء کا پتہ لگا کر اور ان کے بارے میں معلومات فراہم کرکے ایک قدم آگے لے جاتا ہے۔ اشیاء کا پتہ لگانے کے علاوہ، ہر باؤنڈنگ باکس کو کلاس لیبل (مثلاً، "کار،" "شخص،" "اسٹاپ سائن") بھی تفویض کرتا ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ تصویر کس چیز پر مشتمل ہے۔
فرض کریں کہ آپ کے پاس سڑک کی ایک تصویر ہے جس میں مختلف اشیاء جیسے کاریں، پیدل چلنے والوں اور ٹریفک کے نشانات ہیں۔ اگر آپ وہاں تصویر کی درجہ بندی کا استعمال کرتے ہیں، تو یہ تصویر کو "اسٹریٹ سین" یا اس سے ملتی جلتی چیز کا لیبل لگا دے گا۔
تاہم، آبجیکٹ کا پتہ لگانا ایک قدم آگے بڑھے گا اور ہر ایک کار، پیدل چلنے والے، اور ٹریفک کے نشان کے ارد گرد باؤنڈنگ باکسز بنائے گا، جو کہ بنیادی طور پر ہر چیز کو الگ تھلگ کرے گا اور ہر ایک کو معنی خیز تفصیل کے ساتھ لیبل لگائے گا۔
اہم نکات:
- دریافت شدہ اشیاء کے ارد گرد باؤنڈنگ بکس کھینچتا ہے اور انہیں کلاس لیبل تفویض کرتا ہے۔
- یہ آپ کو بتاتا ہے کہ کون سی اشیاء موجود ہیں اور وہ تصویر میں کہاں واقع ہیں۔
- آبجیکٹ کا پتہ لگانے کی کچھ مشہور مثالوں میں R-CNN، فاسٹ R-CNN، YOLO (آپ صرف ایک بار دیکھیں)، اور SSD (سنگل شاٹ ڈیٹیکٹر) شامل ہیں۔
قطعہ
امیج سیگمنٹیشن ایک تصویر کو ایک سے زیادہ حصوں یا پکسلز کے سیٹ (جسے سپر پکسل بھی کہا جاتا ہے) میں تقسیم کرنے کا عمل ہے تاکہ آپ کوئی ایسی چیز حاصل کر سکیں جس کا اصل تصویر سے زیادہ بامعنی اور تجزیہ کرنا آسان ہو۔
تصویری تقسیم کی 3 اہم اقسام ہیں، ہر ایک کا مطلب مختلف استعمال کے لیے ہے۔
سنمک تقسیم
یہ کمپیوٹر وژن کے بنیادی کاموں میں سے ایک ہے جہاں آپ ایک تصویر کو متعدد حصوں میں تقسیم کرتے ہیں اور ہر طبقہ کو ایک سیمنٹک لیبل یا کلاس سے منسلک کرتے ہیں۔ تصویر کی درجہ بندی کے برعکس جہاں آپ پوری تصویر پر ایک لیبل لگاتے ہیں، سیمنٹک آپ کو امیج کے ہر پکسل پر کلاس لیبل تفویض کرنے دیتا ہے تاکہ آپ کو تصویر کی درجہ بندی کے مقابلے میں بہتر آؤٹ پٹ حاصل ہو۔
سیمنٹک سیگمنٹیشن کا مقصد پکسل کی سطح پر ہر شئے، سطح یا خطے کی باؤنڈریز یا کنٹورس بنا کر دانے دار سطح پر تصویر کو سمجھنا ہے۔
اہم نکات:
- چونکہ ایک کلاس کے تمام پکسلز کو ایک ساتھ گروپ کیا گیا ہے، اس لیے یہ ایک ہی کلاس کی مختلف مثالوں میں فرق نہیں کر سکتا۔
- تمام پکسلز کو لیبل لگا کر آپ کو ایک "مکمل" منظر فراہم کرتا ہے، لیکن انفرادی اشیاء کو الگ نہیں کرتا ہے۔
- زیادہ تر معاملات میں، یہ مکمل طور پر کنوولیشنل نیٹ ورکس (FCNs) کا استعمال کرتا ہے جو ان پٹ کی طرح ہی ریزولوشن کے ساتھ درجہ بندی کا نقشہ تیار کرتا ہے۔
مثال کی تقسیم
مثال کی تقسیم نہ صرف اشیاء کی شناخت کرکے بلکہ ہر ایک شے کی حدود کو قطعی طور پر الگ کرکے اور خاکہ بنا کر سیمنٹک سیگمنٹیشن سے آگے بڑھ جاتی ہے جسے مشین آسانی سے سمجھ سکتی ہے۔
مثال کے طور پر سیگمنٹیشن میں، ہر چیز کا پتہ لگانے کے ساتھ، الگورتھم ایک باؤنڈنگ باکس، ایک کلاس لیبل (مثلاً، شخص، کار، کتا)، اور ایک پکسل وار ماسک فراہم کرتا ہے جو اس مخصوص شے کا صحیح سائز اور شکل دکھاتا ہے۔
یہ سیمنٹک سیگمنٹیشن کے مقابلے میں زیادہ پیچیدہ ہے جہاں ایک ہی قسم کی مختلف اشیاء کو الگ کیے بغیر ہر پکسل کو ایک زمرے کے ساتھ لیبل کرنا ہے۔
اہم نکات:
- ہر ایک کو ایک منفرد لیبل دے کر انفرادی اشیاء کی شناخت اور الگ کرتا ہے۔
- یہ واضح شکلوں جیسے لوگوں، جانوروں اور گاڑیوں کے ساتھ قابل شمار اشیاء پر زیادہ توجہ مرکوز کرتا ہے۔
- یہ فی زمرہ ایک ماسک استعمال کرنے کے بجائے ہر چیز کے لیے الگ ماسک استعمال کرتا ہے۔
- زیادہ تر ایک اضافی سیگمنٹیشن برانچ کے ذریعے ماسک R-CNN جیسے آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے ماڈل کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
Panoptic segmentation
Panoptic segmentation semantic segmentation اور instance segmentation کی صلاحیتوں کو یکجا کرتا ہے۔ panoptic segmentation استعمال کرنے کا بہترین حصہ تصویر کے ہر پکسل کو سیمنٹک لیبل اور مثال کی ID تفویض کرتا ہے، جس سے آپ کو ایک ہی بار میں پورے منظر کا مکمل تجزیہ ملتا ہے۔
پینوپٹک سیگمنٹیشن کے آؤٹ پٹ کو سیگمنٹیشن میپ کہا جاتا ہے، جہاں ہر پکسل پر سیمنٹک کلاس اور ایک مثال ID (اگر پکسل کسی چیز کی مثال سے تعلق رکھتا ہے) یا باطل (اگر پکسل کسی مثال سے تعلق نہیں رکھتا ہے) کے ساتھ لیبل لگا ہوا ہے۔
لیکن کچھ چیلنجز بھی ہیں۔ اس کے لیے ماڈل کی ضرورت ہوتی ہے کہ وہ دونوں کاموں کو بیک وقت انجام دے اور سیمنٹک اور مثال کی پیشین گوئیوں کے درمیان ممکنہ تنازعات کو حل کرے جس کے لیے زیادہ سسٹم وسائل کی ضرورت ہوتی ہے اور صرف اس صورت میں استعمال کیا جاتا ہے جہاں وقت کی پابندی کے ساتھ سیمنٹکس اور مثال دونوں کی ضرورت ہو۔
اہم نکات:
- یہ ہر پکسل کو ایک سیمنٹک لیبل اور مثال کی ID تفویض کرتا ہے۔
- سیمنٹک سیاق و سباق اور مثال کی سطح کا پتہ لگانے کا مرکب۔
- عام طور پر، اس میں مشترکہ ریڑھ کی ہڈی کے ساتھ الگ الگ سیمنٹک اور مثال کے الگ الگ ماڈلز کا استعمال شامل ہوتا ہے۔
یہاں ایک سادہ سی مثال ہے جو سیمنٹک سیگمنٹیشن، انسٹینس سیگمنٹیشن اور پینوپٹک سیگمنٹیشن کے درمیان فرق بتاتی ہے۔
تصویری تشریح کی تکنیک
تصویری تشریح مختلف تکنیکوں اور عمل کے ذریعے کی جاتی ہے۔ تصویری تشریح کے ساتھ شروع کرنے کے لئے ، کسی کو ایک سافٹ ویئر ایپلی کیشن درکار ہے جو مخصوص خصوصیات اور کارآمد خصوصیات پیش کرے ، اور منصوبے کی ضروریات پر مبنی تصاویر کو تشریح کرنے کے لئے درکار ٹولز۔
غیر شروع شدہ کے لیے ، کئی تجارتی طور پر دستیاب تصویری تشریحی ٹولز ہیں جو آپ کو اپنے مخصوص استعمال کے معاملے میں ان میں ترمیم کرنے دیتے ہیں۔ ایسے اوزار بھی ہیں جو اوپن سورس بھی ہیں۔ تاہم ، اگر آپ کی ضروریات طاق ہیں اور آپ کو لگتا ہے کہ تجارتی ٹولز کے ذریعہ پیش کردہ ماڈیول بہت بنیادی ہیں تو ، آپ کو اپنے منصوبے کے لئے تیار کردہ اپنی مرضی کے مطابق تصویری تشریح کا آلہ مل سکتا ہے۔ یہ ، ظاہر ہے ، زیادہ مہنگا اور وقت طلب ہے۔
اس سے قطع نظر کہ آپ جس ٹول کو بناتے یا سبسکرائب کرتے ہیں ، کچھ امیج تشریحی تکنیکیں ہیں جو عالمگیر ہیں۔ آئیے دیکھیں کہ وہ کیا ہیں۔
باؤنڈنگ باکسز
تصویری تشریح کی سب سے بنیادی تکنیک میں ماہرین یا تشریح کنندہ شامل ہیں جو کسی شے کے ارد گرد ایک باکس کھینچتے ہیں تاکہ آبجیکٹ کی مخصوص تفصیلات کو منسوب کیا جاسکے۔ یہ تکنیک ان اشیاء کو تشریح کرنے کے لیے بہترین ہے جو شکل میں سڈول ہیں۔
پابند خانوں کی ایک اور تغیرات کیوبائڈز ہیں۔ یہ باؤنڈنگ بکس کی 3D اشکال ہیں ، جو عام طور پر دو جہتی ہوتے ہیں۔ کیوبائڈز زیادہ درست تفصیلات کے ل objects اشیاء کو ان کے طول و عرض سے باخبر رکھتے ہیں۔ اگر آپ مذکورہ شبیہہ پر غور کریں تو ، پابند خانوں کے ذریعے گاڑیاں آسانی سے تشریح کی جاسکتی ہیں۔
آپ کو بہتر خیال دینے کے ل 2 ، XNUMX ڈی باکسز آپ کو کسی شے کی لمبائی اور وسعت کی تفصیلات بتاتے ہیں۔ تاہم ، کیوبائڈ تکنیک آپ کو اعتراض کی گہرائی پر بھی تفصیلات فراہم کرتی ہے۔ کیوبائڈز کے ساتھ نوٹس دینے والی تصاویر پر زیادہ ٹیکس لگنے لگتا ہے جب کوئی شے جزوی طور پر دکھائی دیتی ہو۔ ایسے معاملات میں ، تشریح کار کسی چیز کے کناروں اور کونے کونے کونے سے موجودہ بصری اور معلومات پر مبنی ہوتا ہے۔
لینڈ مارکنگ۔
اس تکنیک کا استعمال کسی تصویر یا فوٹیج میں اشیاء کی حرکات کی پیچیدگیوں کو سامنے لانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ان کا استعمال چھوٹی اشیاء کا پتہ لگانے اور تشریح کرنے کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے۔ لینڈ مارکنگ خاص طور پر استعمال ہوتی ہے۔ چہرے کی شناخت تشریح شدہ چہرے کی خصوصیات، اشاروں، تاثرات، کرنسیوں اور مزید بہت کچھ کے لیے۔ اس میں درست نتائج کے لیے چہرے کی خصوصیات اور ان کی صفات کی انفرادی طور پر شناخت کرنا شامل ہے۔
جہاں آپ کو لینڈ مارکنگ مفید ہے اس کی ایک حقیقی دنیا کی مثال دینے کے ل your ، اپنے انسٹاگرام یا اسنیپ چیٹ فلٹرز کے بارے میں سوچیں جو آپ کے چہرے کی خصوصیات اور تاثرات پر مبنی ٹوپیاں ، چشمیں یا دیگر مضحکہ خیز عناصر کو درست طریقے سے لگاتے ہیں۔ لہذا ، اگلی بار جب آپ کتے کے فلٹر کے لose کہیں گے ، تو سمجھیں کہ ایپ نے عین نتائج کے ل your آپ کے چہرے کی خصوصیات کو نشان زد کیا ہے۔
قطبوں
تصاویر میں موجود اشیاء ہمیشہ سڈول یا باقاعدہ نہیں ہوتے ہیں۔ ایسی بہت ساری مثالیں ہیں جہاں آپ ان کو فاسد یا محض بے ترتیب پائیں گے۔ ایسے معاملات میں ، تشریح کرنے والے کثیرالاضلاع تکنیک کو عین مطابق شکلیں اور اشیاء کو واضح طور پر تشریح کرنے کے لئے تعینات کرتے ہیں۔ اس تکنیک میں کسی چیز کے طول و عرض پر نقطوں کو رکھنا اور لائن کے ڈرائنگ کو دستی طور پر چیز کے فریم یا دائرہ کے ساتھ ساتھ شامل کرنا شامل ہے۔
لکیریں
بنیادی شکلیں اور کثیرالاضلاع کے علاوہ ، تصاویر میں اشیاء کو تشریح کرنے کے لئے آسان لکیریں بھی استعمال کی جاتی ہیں۔ یہ تکنیک مشینوں کو بغیر کسی رکاوٹ کی حدود کی شناخت کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ مثال کے طور پر ، خود مختار گاڑیوں میں مشینوں کے ل driving ڈرائیونگ لینوں کی لائنیں کھینچی گئیں تاکہ ان حدود کو بہتر سمجھا جا they جن میں انہیں پینتریبازی کرنے کی ضرورت ہے۔ ان مشینوں اور سسٹم کو متنوع منظرناموں اور حالات کے ل train تربیت دینے اور ڈرائیونگ کے بہتر فیصلے کرنے میں ان کی مدد کرنے کے لئے بھی لائنوں کا استعمال کیا جاتا ہے۔
تصویری تشریح کیلئے مقدمات استعمال کریں
اس سیکشن میں، میں آپ کو امیج اینوٹیشن کے کچھ سب سے زیادہ اثر انگیز اور امید افزا استعمال کیسز کے بارے میں بتاؤں گا جن میں سیکیورٹی، سیفٹی، اور ہیلتھ کیئر سے لے کر خود مختار گاڑیوں جیسے جدید استعمال کے معاملات شامل ہیں۔
پرچون: شاپنگ مال یا گروسری اسٹور میں 2-D باؤنڈنگ باکس تکنیک کا استعمال اسٹور میں موجود مصنوعات کی تصاویر کو لیبل کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے جیسے کہ شرٹس، ٹراؤزر، جیکٹس، افراد وغیرہ پر ML ماڈلز کو مختلف صفات جیسے قیمت، رنگ، ڈیزائن، وغیرہ
صحت کی دیکھ بھال: کثیر الاضلاع تکنیک کو طبی ایکس رے میں انسانی اعضاء کی تشریح/لیبل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے تاکہ انسانی ایکس رے میں خرابی کی نشاندہی کرنے کے لیے ایم ایل ماڈلز کو تربیت دی جا سکے۔ یہ استعمال کے سب سے اہم معاملات میں سے ایک ہے، جو انقلاب برپا کر رہا ہے۔ صحت کی دیکھ بھال بیماریوں کی شناخت، اخراجات کو کم کرنے، اور مریض کے تجربے کو بہتر بنا کر صنعت۔
خود سے چلانے والی کاریں: ہم نے خود مختار ڈرائیونگ کی کامیابی کو پہلے ہی دیکھا ہے اس کے بعد بھی ہمیں بہت طویل سفر طے کرنا ہے۔ بہت سے کار سازوں نے ابھی تک مذکورہ ٹکنالوجی کو اپنانا باقی ہے جو سیمنٹ سیگمنٹٹیشن پر انحصار کرتا ہے جو سڑک ، کاروں ، ٹریفک لائٹس ، کھمبے ، پیدل چلنے والوں وغیرہ کی شناخت کے ل an ایک پکسل پر لیبل لگاتا ہے ، تاکہ گاڑیاں اپنے آس پاس کے ماحول سے واقف ہوسکیں اور ان کے راستے میں رکاوٹوں کا احساس.
جذبات کی کھوج: تاریخی تشریح کا استعمال انسانی جذبات/جذبات (خوشی، غمگین، یا غیر جانبدار) کا پتہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے تاکہ مواد کے دیے گئے حصے پر موضوع کی جذباتی کیفیت کی پیمائش کی جا سکے۔ جذبات کا پتہ لگانا یا جذبات تجزیہ مصنوعات کے جائزے، سروس کے جائزے، فلم کے جائزے، ای میل شکایات/فیڈ بیکس، کسٹمر کالز، اور میٹنگز وغیرہ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
فراہمی کا سلسلہ: لائنوں اور اسپلائوں کو ان کی ترسیل کے مقام کی بنیاد پر ریکوں کی شناخت کے ل a کسی گودام میں لینوں کے لیبل لگانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، اس کے نتیجے میں ، روبوٹس کو اپنے راستے کو بہتر بنانے اور ترسیل چین کو خود کار بنانے میں مدد ملے گی جس سے انسانی مداخلت اور غلطیاں کم ہوجائیں گی۔
آپ تصویری تشریح تک کس طرح پہنچتے ہیں: اندرون خانہ بمقابلہ آؤٹ سورس؟
تصویری تشریح نہ صرف رقم کے لحاظ سے بلکہ وقت اور کوشش کے ساتھ ہی سرمایہ کاری کا مطالبہ کرتی ہے۔ جیسا کہ ہم نے ذکر کیا ہے ، یہ محنت کش ہے جو پیچیدہ منصوبہ بندی اور مستعد مشغولیت کی ضرورت ہے۔ تصویری نشان دہندگان کا کیا خاکہ ہے وہی ہے جو مشینیں عمل میں لائے گی اور نتائج پیش کرے گی۔ لہذا ، تصویری تشریح کا مرحلہ انتہائی اہم ہے۔
اب ، کاروباری نقطہ نظر سے ، آپ کے پاس اپنی تصاویر کی تشریح کرنے کے دو طریقے ہیں -
- آپ یہ گھر کے اندر کر سکتے ہیں
- یا آپ اس عمل کو آؤٹ سورس کرسکتے ہیں
دونوں ہی منفرد ہیں اور پیشہ ورانہ اور منصفانہ معاملات میں اپنا منصفانہ حصہ پیش کرتے ہیں۔ آئیے انہیں معروضی طور پر دیکھیں۔
میں گھر
اس میں، آپ کے موجودہ ٹیلنٹ پول یا ٹیم کے ارکان تصویری تشریح کے کاموں کا خیال رکھتے ہیں۔ اندرون ملک تکنیک کا مطلب یہ ہے کہ آپ کے پاس ڈیٹا جنریشن کا ذریعہ موجود ہے، آپ کے پاس صحیح ٹول یا ڈیٹا اینوٹیشن پلیٹ فارم ہے، اور صحیح ٹیم ہے جو تشریح کے کاموں کو انجام دینے کے لیے مناسب مہارت رکھتی ہے۔
یہ کامل ہے اگر آپ انٹرپرائز یا کمپنیوں کا ایک سلسلہ ، سرشار وسائل اور ٹیموں میں سرمایہ کاری کرنے کے اہل ہو۔ ایک انٹرپرائز یا مارکیٹ کے کھلاڑی ہونے کی وجہ سے ، آپ کو ڈیٹاسیٹس کی کمی نہیں ہوگی ، جو آپ کی تربیت کے عمل کو شروع کرنے کے ل for بہت اہم ہیں۔
آاٹسورسنگ
تصویری تشریح کے کاموں کو پورا کرنے کا یہ دوسرا طریقہ ہے ، جہاں آپ ایک ایسی ٹیم کو نوکری دیتے ہیں جس میں ان کو انجام دینے کے لئے مطلوبہ تجربہ اور مہارت حاصل ہو۔ آپ سبھی کو اپنی ضروریات ان کے ساتھ اور ایک آخری تاریخ کے ساتھ بانٹنا ہے اور وہ اس بات کو یقینی بنائیں گے کہ آپ کو بروقت فراہمی مل جائے۔
آؤٹ سورس ٹیم آپ کے کاروبار جیسے شہر یا محلے میں ہوسکتی ہے یا بالکل مختلف جغرافیائی محل وقوع میں۔ آؤٹ سورسنگ میں جو اہم کام ہوتا ہے وہ یہ ہے کہ ملازمت کے سامنے ہاتھوں کی نمائش اور تصاویر کا تشہیر کرنے کا طریقہ۔
[یہ بھی پڑھیں: اے آئی امیج ریکگنیشن کیا ہے؟ یہ کیسے کام کرتا ہے اور مثالیں۔]
تصویری تشریح: آؤٹ سورسنگ بمقابلہ اندرون خانہ ٹیمیں - ہر وہ چیز جو آپ کو جاننے کی ضرورت ہے
| آاٹسورسنگ | میں گھر |
|---|---|
| ڈیٹا کی سالمیت اور رازداری کو یقینی بنانے کے ل a کسی دوسرے ٹیم کو پروجیکٹ آؤٹ سورس کرنے پر شقوں اور پروٹوکول کی اضافی پرت کو نافذ کرنے کی ضرورت ہے۔ | بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیٹا کی رازداری کو برقرار رکھیں جب آپ اپنے ڈیٹاسیٹس پر کام کرنے والے اندرون وسائل کو وقف کردیتے ہیں۔ |
| آپ جس طرح سے اپنی تصویر کا ڈیٹا بننا چاہتے ہیں اسے اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں۔ | آپ اپنی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے اپنے ڈیٹا جنریشن کے ذرائع کو تیار کرسکتے ہیں۔ |
| آپ کو اعداد و شمار کی صفائی کے لئے مزید وقت ضائع کرنے کی ضرورت نہیں ہے اور پھر اس کو بیان کرنے پر کام شروع کرنا ہے۔ | آپ کو اپنے ملازمین کو خاکہ ڈیٹا کی تشریح کرنے سے پہلے اس کی صفائی کے لئے مزید گھنٹے بتانے کی ضرورت ہوگی۔ |
| اس میں وسائل کا زیادہ کام شامل نہیں ہے کیونکہ آپ کے پاس عمل ، ضروریات ، اور منصوبہ بندی کرنے سے پہلے مکمل طور پر چارٹ آؤٹ ہے۔ | آپ اپنے وسائل کو بروئے کار لاتے ہیں کیونکہ ان کے موجودہ کرداروں میں ڈیٹا تشریح ایک اضافی ذمہ داری ہے۔ |
| ڈیٹا لائنوں کو ہمیشہ ڈیٹا کے معیار میں سمجھوتہ نہیں کیا جاتا ہے۔ | اگر آپ کے پاس ٹیم کے ممبر کم اور زیادہ کام ہوتے ہیں تو ڈیڈ لائن کو طویل کیا جاسکتا ہے۔ |
| آؤٹ سورس ٹیمیں نئی رہنما خطوط میں بدلاؤ کے ل more زیادہ موافق ہیں۔ | جب بھی آپ اپنی ضروریات اور رہنما خطوط سے ہٹ کر ٹیم کے ممبروں کے حوصلے پست کرتے ہیں۔ |
| آپ کو ڈیٹا جنریشن کے ذرائع کو برقرار رکھنے کی ضرورت نہیں ہے۔ آخری مصنوع آپ کو بروقت پہنچتی ہے۔ | آپ کوائف تیار کرنے کے ذمہ دار ہیں۔ اگر آپ کے پروجیکٹ میں لاکھوں تصویری ڈیٹا کی ضرورت ہے تو ، اس سے متعلقہ ڈیٹاسیٹس کے حصول کے ل to آپ پر ہے۔ |
| کام کا بوجھ یا ٹیم کے سائز کی وسعت کبھی بھی تشویش نہیں ہوتی ہے۔ | اسکیل ایبلٹیٹی ایک بہت بڑی تشویش ہے کیونکہ فوری فیصلے بغیر کسی رکاوٹ کے نہیں ہوسکتے ہیں۔ |
نیچے کی لکیر
جیسا کہ آپ واضح طور پر دیکھ سکتے ہیں ، اگرچہ اندرون خانہ تصویر/ڈیٹا تشریحی ٹیم کا ہونا زیادہ آسان لگتا ہے ، لیکن پورے عمل کو آؤٹ سورس کرنا طویل عرصے میں زیادہ منافع بخش ہے۔ جب آپ سرشار ماہرین کے ساتھ تعاون کرتے ہیں تو ، آپ اپنے آپ کو کئی کاموں اور ذمہ داریوں سے بوجھ لیتے ہیں جو آپ کو پہلے نہیں اٹھانے پڑتے تھے۔ اس تفہیم کے ساتھ ، آئیے مزید سمجھتے ہیں کہ آپ صحیح ڈیٹا تشریح فروشوں یا ٹیموں کو کیسے تلاش کرسکتے ہیں۔
جب اعداد و شمار نوٹ وینڈر کا انتخاب کرتے وقت غور کرنے کے عوامل
یہ ایک بہت بڑی ذمہ داری ہے اور آپ کی مشین لرننگ ماڈیول کی پوری کارکردگی کا انحصار آپ کے بیچنے والے کے ذریعہ فراہم کردہ ڈیٹاسیٹس کے معیار اور وقت پر ہے۔ اسی لئے آپ کو زیادہ توجہ دینی چاہئے کہ آپ کس سے بات کرتے ہیں ، وہ کیا پیش کش کرتے ہیں ، اور معاہدے پر دستخط کرنے سے قبل مزید عوامل پر غور کریں۔
آپ کو شروع کرنے میں مدد کے لئے ، یہ کچھ اہم عوامل ہیں جن پر آپ کو غور کرنا چاہئے۔
مہارت
غور کرنے کے لیے بنیادی عوامل میں سے ایک وینڈر یا ٹیم کی مہارت ہے جسے آپ اپنے مشین لرننگ پروجیکٹ کے لیے کرائے پر لینا چاہتے ہیں۔ آپ جس ٹیم کا انتخاب کرتے ہیں اس کے پاس ڈیٹا تشریحی ٹولز، تکنیکوں، ڈومین کے علم، اور متعدد صنعتوں میں کام کرنے کے تجربے کا سب سے زیادہ استعمال ہونا چاہیے۔
تکنیکی صلاحیتوں کے علاوہ ، انہیں ورک فلو آپٹیمائزیشن کے طریقوں کو بھی نافذ کرنا چاہیے تاکہ ہموار تعاون اور مستقل مواصلات کو یقینی بنایا جا سکے۔ مزید تفہیم کے لیے ، ان سے درج ذیل پہلوؤں پر پوچھیں:
- پچھلے پروجیکٹس جن پر انہوں نے کام کیا ہے وہ آپ کی طرح ہیں۔
- جو تجربہ ان کے پاس ہے
- اوزار اور وسائل کا ہتھیار جو وہ تشریح کے لئے تعینات کرتے ہیں
- مستقل ڈیٹا تشریح اور بروقت ترسیل کو یقینی بنانے کے ان کے طریقے
- وہ کتنے آرام دہ اور پرسکون یا تیار ہیں جو پراجیکٹ اسکیل ایبلٹی اور زیادہ کے لحاظ سے ہیں
ڈیٹا کوالٹی
ڈیٹا کا معیار براہ راست پروجیکٹ کی پیداوار کو متاثر کرتا ہے۔ آپ کے محنت ، نیٹ ورکنگ اور سرمایہ کاری کے تمام سال آپ کے ماڈیول کے آغاز سے پہلے کی کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ لہذا ، اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ اپنے پروجیکٹ کے لئے اعلی دکاندار ڈیٹاسیٹ کی فراہمی کے ساتھ کام کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔ ایک بہتر خیال حاصل کرنے میں آپ کی مدد کے لئے ، یہاں ایک دھوکہ دہی کی ایک فوری شیٹ ہے جس پر آپ کو جھانکنا چاہئے۔
- آپ کا فروش ڈیٹا کے معیار کو کیسے ماپتا ہے؟ معیاری میٹرکس کیا ہیں؟
- ان کے کوالٹی اشورینس پروٹوکول اور شکایت کے ازالے کے عمل کے بارے میں تفصیلات
- وہ ٹیم کے ایک ممبر سے دوسرے میں علم کی منتقلی کو کیسے یقینی بناتے ہیں؟
- کیا وہ اعداد و شمار کا معیار برقرار رکھ سکتے ہیں اگر بعد میں حجم میں اضافہ کیا جائے؟
مواصلات اور تعاون
اعلی معیار کی آؤٹ پٹ کی فراہمی ہمیشہ باہمی تعاون کی ترجمانی نہیں کرتی ہے۔ اس میں ہموار مواصلات اور تعاون کی بہترین بحالی بھی شامل ہے۔ آپ کسی ایسی ٹیم کے ساتھ کام نہیں کرسکتے جو اشتراک کے پورے کورس کے دوران آپ کو کوئی تازہ کاری نہیں دیتی یا آپ کو لوپ سے دور رکھتی ہے اور آخری تاریخ کے وقت اچانک کسی پروجیکٹ کی فراہمی کرتی ہے۔
اسی وجہ سے ایک توازن ضروری ہوجاتا ہے اور آپ کو ان کے طریقہ کار اور تعاون کے بارے میں عمومی رویہ پر پوری توجہ دینی چاہئے۔ لہذا ، ان کے مواصلات کے طریقوں ، رہنما اصولوں اور تقاضوں کی تبدیلیوں کے مطابق بننے ، منصوبے کی ضروریات کو کم کرنے ، اور اس میں شامل دونوں فریقوں کے لئے ہموار سفر کو یقینی بنانے کے ل questions سوالات پوچھیں۔
معاہدے کی شرائط و ضوابط
ان پہلوؤں کے علاوہ ، کچھ زاویے اور عوامل ہیں جو قانونی حیثیت اور ضوابط کے لحاظ سے ناگزیر ہیں۔ اس میں قیمتوں کی شرائط ، تعاون کی مدت ، ایسوسی ایشن کی شرائط ، اور شرائط ، ملازمت کے کردار کی تفویض اور وضاحت ، واضح طور پر بیان کردہ حدود ، اور بہت کچھ شامل ہے۔
معاہدے پر دستخط کرنے سے پہلے ان کو ترتیب دیں۔ آپ کو بہتر خیال دینے کے لئے ، عوامل کی ایک فہرست یہ ہے:
- ان کی ادائیگی کی شرائط اور قیمتوں کا تعین کرنے کے ماڈل کے بارے میں پوچھیں - چاہے قیمت فی گھنٹہ کئے گئے کام کے لئے ہو یا ینوٹیٹیشن
- کیا ادائیگی ماہانہ ، ہفتہ وار ، یا پندرہ ہے؟
- جب منصوبے کے رہنما خطوط یا کام کے دائرہ کار میں کوئی تبدیلی آتی ہو تو قیمتوں کا تعین کرنے والے ماڈلز کا اثر و رسوخ
اسکیل ایبلٹی
مستقبل میں آپ کا کاروبار بڑھے گا اور آپ کے منصوبے کا دائرہ تیزی سے بڑھنے والا ہے۔ ایسے معاملات میں ، آپ کو اعتماد ہونا چاہئے کہ آپ کا دکاندار بڑے پیمانے پر آپ کے کاروبار کی طلب کے مطابق لیبل لگے ہوئے نقشوں کی مقدار فراہم کرسکتا ہے۔
کیا ان کے اندر گھر میں کافی ٹیلنٹ ہے؟ کیا وہ اپنے تمام اعداد و شمار کے ذرائع کو ختم کر رہے ہیں؟ کیا وہ آپ کی انفرادی ضروریات کی بنیاد پر آپ کے ڈیٹا کو کسٹمائز کرسکتے ہیں؟ جب اعداد و شمار کی اعلی مقدار ضروری ہو تو اس طرح کے پہلوؤں کو یہ یقینی بنائے گا کہ فروش منتقلی کرسکتا ہے۔
ختم کرو
ایک بار جب آپ ان عوامل پر غور کر لیتے ہیں، تو آپ یقین کر سکتے ہیں کہ آپ کا تعاون بغیر کسی رکاوٹ کے اور بغیر کسی رکاوٹ کے ہو گا، اور ہم آپ کے تصویری تشریح کے کاموں کو ماہرین کو آؤٹ سورس کرنے کی تجویز دیتے ہیں۔ شیپ جیسی اہم کمپنیوں کو تلاش کریں، جو گائیڈ میں مذکور تمام خانوں کو چیک کرتی ہیں۔
کئی دہائیوں تک مصنوعی ذہانت کی جگہ پر رہنے کے بعد ، ہم نے اس ٹیکنالوجی کا ارتقا دیکھا ہے۔ ہم جانتے ہیں کہ اس کا آغاز کیسے ہوا ، یہ کیسا چل رہا ہے ، اور اس کا مستقبل۔ لہذا ، ہم نہ صرف تازہ ترین پیشرفتوں کو روک رہے ہیں بلکہ مستقبل کی تیاری بھی کر رہے ہیں۔
اس کے علاوہ ، ہم ماہرین کو یہ یقینی بناتے ہیں کہ آپ کے منصوبوں کے اعلٰی درجے کی صحت سے متعلق اعداد و شمار اور نقشوں کی تشریح کی جائے۔ اس سے قطع نظر کہ آپ کا پراجیکٹ کتنا ہی خاصا اور انوکھا ہے ، ہمیشہ اس بات کا یقین دلائیں کہ آپ ہم سے غلط اعداد و شمار کا معیار حاصل کریں گے۔
بس ہم تک پہنچیں اور اپنی ضروریات پر تبادلہ خیال کریں اور ہم اس کے ساتھ فوری طور پر شروع کریں گے۔ رابطے میں آئیں آج ہمارے ساتھ
چلو بات کرتے ہیں
اکثر پوچھے گئے سوالات (سوالات)
تصویری تشریح ڈیٹا لیبلنگ کا ایک ذیلی سیٹ ہے جسے نامی تصویری ٹیگنگ ، نقل ، یا لیبلنگ کے ذریعے بھی جانا جاتا ہے جس میں پسدید میں انسان شامل ہوتے ہیں ، میٹا ڈیٹا کی معلومات اور خصوصیات کے ساتھ تصاویر کو انتھک انداز میں ٹیگ کرتے ہیں جس سے مشینوں کو اشیاء کی بہتر شناخت کرنے میں مدد ملے گی۔
An تصویری تشریح / لیبلنگ ٹول ایک ایسا سافٹ ویئر ہے جس کو میٹا ڈیٹا کی معلومات اور خصوصیات کے ساتھ امیجز کے لیبل لگانے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے جس سے مشینوں کو اشیاء کی بہتر شناخت کرنے میں مدد ملے گی۔
تصویری لیبلنگ / تشریحی خدمات تیسری پارٹی کے دکانداروں کے ذریعہ پیش کردہ خدمات ہیں جو آپ کی طرف سے کسی شبیہ کو لیبل لگاتے ہیں یا تشریح کرتے ہیں۔ وہ مطلوبہ مہارت ، کوالٹی چپلتا ، اور جب ضرورت ہو تو پیش کرتے ہیں۔
ایک لیبل لگا ہوا /نوٹ شدہ تصویر ایک ایسی چیز ہے جس کو میٹا ڈیٹا کے ساتھ لیبل لگایا گیا ہے جس میں یہ بیان کیا گیا ہے کہ مشین سیکھنے کے الگورتھم کے ذریعہ اس شبیہہ کو قابل فہم بنا رہا ہے۔
مشین سیکھنے یا گہری سیکھنے کے لئے تصویری تشریح آپ کے ماڈل کو پہچاننا چاہتے ہو اس ڈیٹا پوائنٹس کو ظاہر کرنے کے ل lab لیبلز یا تفصیلات شامل کرنے یا کسی تصویر کو درجہ بندی کرنے کا عمل ہے۔ مختصر یہ کہ ، مشینوں کے ذریعہ اسے پہچاننے کے ل. متعلقہ میٹا ڈیٹا کو شامل کررہا ہے۔
تصویر کی تشریح ان میں سے ایک یا زیادہ سے زیادہ تکنیکوں کا استعمال شامل ہے: باؤنڈنگ بکس (2-ڈی ، 3-ڈی) ، لینڈ مارکنگ ، کثیرالاضلاع ، پولی لینس وغیرہ۔